Dans le cadre du Pacte National de lutte contre le gaspillage alimentaire, la France s’est engagée à réduire de moitié ces déchets d’ici 2025. En France, les pertes et gaspillages alimentaires représentent 10 millions de tonnes de produits par an, soit une valeur commerciale estimée à 16 milliards d’euros, c’est-à-dire 240 euros par personne par an. Dans le même temps, 5,5 millions de personnes bénéficiaient de l'aide alimentaire en 2017 et 8 millions de personnes étaient en situation d'insécurité alimentaire pour raisons financières. 93 % des Français estiment ce gaspillage inacceptable.

Le dispositif de départ pour carrière longue ou retraite anticipée permet à ceux qui ont débuté leur carrière jeune et qui ont beaucoup cotisé, de bénéficier de leur retraite à taux plein avant l’âge légal. Le dispositif "retraite carrières longues" est en vigueur depuis le 1er novembre 2012. Ce dispositif concerne les assurés de tous les régimes. Sachez que La retraite anticipée peut donc aussi porter sur vos droits de retraite complémentaire si vous en faites la demande.

Le taux de fiabilité d’inventaire est l’indicateur principal de l’efficacité de la fonction magasinier. Différents termes sont utilisés : mesure de justesse des inventaires, précision des inventaires, fiabilité d’un stock etc. L'écart de stock se produit lorsque le nombre déclaré (informatiquement) de stocks d'un article particulier diffère de la quantité réelle physique en magasin. Plus simplement : l’écart d’inventaire c’est l’écart entre le stock physique et le stock informatique. Le calcul de la valeur des écarts d’inventaire peut se faire par lieu de stockage, par type d’article (produits finis, semi-finis et composants) et par article. On peut raisonner selon le contexte en quantité d’article, ou en valeur poids ou encore en valeur euros etc. Nous allons énumérer ici différents indicateurs de fiabilité d’un stock.

La fonction Excel PREVISION extrapole une nouvelle donnée par rapport à d'autres déjà connues. Une prévision peut vous aider à prédire les ventes futures, les besoins en matière de stock ou les tendances de consommation, etc. = prevision ( X ; valeurs_Y_connus ; valeurs_X_connus) X : point de données dont vous voulez connaître la valeur estimée X_connus et Y_connus représentent la matrice historique que vous possédez.